Best Paper Award auf Hawaii beim EVW at ICCV 2025

17.11.2025|13:33 Uhr

Das TMDT ist stolz darauf mitteilen zu können, dass ihr Artikel „Dense Backbone: A Lightweight Dense Layer-Based Architecture for LiDAR 3D Object Detection” (Dense Backbone: Eine leichtgewichtige, auf dichten Schichten basierende Architektur für die 3D-Objekterkennung mit LiDAR), verfasst von Adwait Chandorkar, Dr.-Ing. Hasan Tercan und Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen, beim Embedded Vision Workshop (EVW) am 19. Oktober 2025 im Convention Center auf Hawaii mit dem Best Paper Award ausgezeichnet wurde.

Im Artikel geht es um „Dense Backbone“, eine neuartige, leichtgewichtige Architektur, die dichte Verbindungen nutzt, um die Wiederverwendung von Merkmalen zu verbessern und die Rechenlast bei der LiDAR-basierten 3D-Objekterkennung zu reduzieren – ein wichtiger Schritt hin zu einer effizienten Wahrnehmung in autonomen Systemen.

Adwait Chandorkar stellte die Arbeit auf Hawaii vor und präsentierte auch das dazugehörige Poster auf dem Workshop. Das TMDT ist dankbar für diese Anerkennung und umso mehr motiviert, weiterhin effiziente KI für eingebettete und reale Anwendungen voranzutreiben.

> Link zum Paper

weitere Nachrichten

Alle aktuellen News auf einen Blick